[发明专利]一种基于复合物相互作用图的深度学习模型可视化解释方法在审
| 申请号： | 202211695236.2 | 申请日： | 2022-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN116052804A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 王彦行;安铎 | 申请（专利权）人： | 星希尔生物科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/80 | 分类号： | G16C20/80;G16C20/70;G16C20/30;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京中南长风知识产权代理事务所(普通合伙) 11674 | 代理人： | 李青 |
| 地址： | 200131 上海市浦东新区中国*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复合物相互作用图的深度学习模型可视化解释方法，包括：生成具有三维信息的蛋白质‑配体复合物结构图和相互作用图；基于结构图和相互作用图获得相互作用表征，并基于相互作用表征和深度学习模型预测复合物的抑制活性和结合亲和力属性；基于深度学习模型和梯度计算生成解释，通过将深度学习模型输出对输入配体/蛋白原子或残基的特征或其嵌入向量求梯度，使用基于梯度的特征归因方法生成解释；基于解释和交互式可视化软件形成可交互的三维复合物结构模型及基于三维复合物结构模型和积分梯度的相互作用三维可视化解释。还公开了系统和应用，为药物研发结构优化提供导向，节省实验开支和缩短周期，加速药物研发。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 复合物 相互作用 深度 学习 模型 可视化 解释 方法 | ||
【主权项】：
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